🎯 科技 · 化工+AI
一、从实验室到工厂，AI跨越"最后一公里"🔥 国内化工行业首个大模型完成迭代，从"能问答"升级为"会执行"
9月2日，中国科学院大连化学物理研究所联合科大讯飞、阿里云等单位，正式发布智能化工大模型3.0Pro。这是国内化工行业首个大模型的迭代升级版本，标志着AI在垂直工业领域的落地迈出了关键一步。在大连化物所长兴岛园区千吨级智能中试平台上，由该模型赋能的具身智能设备正在进行实时测试——不再是屏幕里的虚拟问答，而是真正进入生产现场、参与化工流程的"数字员工"。
化工行业素有"高门槛、高约束、高风险"之称，通用大模型面对复杂的工艺流程、严格的物理约束和精密的量纲换算时往往"水土不服"。3.0Pro的核心突破在于，它不再只是一个知识问答助手，而是实现了从"能理解、会回答"到"能规划、会执行、可验证"的跨越。模型集成了400余个化工智能体与工具，依托海量化工专业数据完成训练，形成理解、规划、执行、校验的完整工作闭环。经多维测评，文本问答准确率达81.96%，多模态问答准确率达80.75%，综合得分较3.0版本提升20.2%和31.4%。
二、国产算力自主可控，化工AI不再受制于人更值得关注的是，3.0Pro全部依托国产算力集群完成训练部署。大连化物所人工智能中心主任叶茂研究员透露，在国产算力上训练化工大模型，相比成熟通用GPU环境对软硬件协同优化提出了更高要求——必须结合化工领域的数据特点、专业任务和复杂推理需求进行针对性优化，才能实现从算力底座到领域大模型的协同适配。
"这不仅仅是换一块芯片的事。"叶茂表示，"我们在这个过程中持续积累国产算力环境下大模型训练的工程经验，也为智能化工大模型的自主可控和规模化应用奠定了基础。"当前，大连化物所已与多家单位成立智能化工联合创新实验室，围绕智能化工大模型与智能体研发、行业数据与算力平台建设、工业软件融合等方向开展联合攻关。从实验室验证反应机理，到虚拟工厂流程模拟，再到实体工厂工况验证，AI正在推动化工研发从经验驱动走向"模型辅助、仿真验证、实验确认、工业闭环"的新范式。
三、千亿级化工数字化转型，AI能替多少"老师傅"？据相关数据显示，我国化工行业年产值超15万亿元，但数字化转型率不足15%，大量核心工艺依赖资深工程师的经验传承。3.0Pro的落地意味着，新一代AI系统有望将"老师傅"的隐性知识转化为可复用的数字化资产。叶茂团队构建的全链条验证体系，将化工机理、物理规律和工程规范转化为机器可执行的约束，对参数来源、量纲、适用范围及计算结果进行全过程校验，让每一个AI输出的方案都能追溯依据、复核过程、明确适用边界。
AI不会取代化工工程师，但会用AI的工程师将取代不会用的。当化工大模型从"问答工具"进化为"执行伙伴"，工业智能化的下半场才刚刚打响。
综合中国青年报、证券时报、新华网报道 | 2026年9月3日